申请/专利权人：中国农业大学

申请日：2020-12-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112597855B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/774;G06V10/25;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.04.23#实质审查的生效;2021.04.02#公开

摘要：本发明提供一种农作物倒伏程度识别方法及装置，该方法包括：根据待识别区域的遥感影像，获取待识别区域的遥感影像特征；将待识别区域的遥感影像特征输入遥感影像识别模型，获取待识别区域的农作物倒伏程度；其中，遥感影像识别模型是基于样本区域的遥感影像特征以及样本区域的农作物倒伏程度训练后得到；样本区域的农作物倒伏程度是根据样本区域的无人机影像预先获取的。本发明提供的农作物倒伏程度识别方法及装置，能通过遥感技术快速和便捷地获取大面积区域的遥感影像，能基于训练好的遥感影像识别模型识别遥感影像，能更高效地识别大面积区域的农作物倒伏程度，能降低识别大面积区域的农作物倒伏程度所需的时间成本。

主权项：1.一种农作物倒伏程度识别方法，其特征在于，包括：根据待识别区域的遥感影像，获取待识别区域的遥感影像特征；将所述待识别区域的遥感影像特征输入遥感影像识别模型，获取所述待识别区域的农作物倒伏程度；其中，所述遥感影像识别模型是基于样本区域的遥感影像特征以及样本区域的农作物倒伏程度进行训练后得到；所述样本区域的农作物倒伏程度是根据样本区域的无人机影像预先获取的；所述将所述待识别区域的遥感影像特征输入遥感影像识别模型，获取所述待识别区域的农作物倒伏程度之前，还包括：根据样本区域的无人机影像，获取样本区域的无人机影像特征；将所述样本区域的无人机影像特征输入无人机影像识别模型，获取样本区域的农作物倒伏空间分布图；根据所述农作物倒伏空间分布图，获取所述样本区域的农作物倒伏程度；其中，所述无人机影像识别模型是基于建模区域的无人机影像特征以及对应的无人机影像识别标签进行训练后得到；所述无人机影像识别标签根据所述建模区域的无人机影像预先确定，并与所述建模区域的无人机影像一一对应；所述根据所述农作物倒伏空间分布图，获取所述样本区域的农作物倒伏程度，具体包括：根据所述样本区域的遥感影像和所述样本区域的无人机影像的分辨率，获取窗口的尺寸；按照预设的步长，在所述农作物倒伏空间分布图中滑动所述尺寸的窗口，根据每次滑动后所述窗口内农作物的倒伏程度，获取所述样本区域的农作物倒伏程度；所述根据所述样本区域的遥感影像和所述样本区域的无人机影像的分辨率，获取窗口的尺寸，包括：所述样本区域的遥感影像的分辨率小于所述样本区域的无人机影像的分辨率，根据所述样本区域的遥感影像的分辨率与所述样本区域的无人机影像的分辨率之间的倍数关系，获取所述窗口的尺寸。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国农业大学 农作物倒伏程度识别方法及装置

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